Загрузка...

OpenAI/gpt-image-2-edit

Редактируйте изображения с API OpenAI GPT Image 2 Edit. Используйте изменения по промпту, ввод нескольких изображений, гибкое управление качеством и стабильный творческий результат.

Image to ImageMulti-Image

Связанные модели Gpt Image 2

gpt-image-2text-to-image

gpt-image-2-editimage-to-image

gpt-image-2-clienttext-to-image

gpt-image-2-edit-clientimage-to-image

Попробуйте сейчас AI генератор изображений

Примеры

README

Быстрый и доступный API GPT Image 2 Edit (интеллектуальная интеграция image editing от OpenAI)

API GPT Image 2 Edit от OpenAI предоставляет экономичное и готовое к продакшену image editing для разработчиков и креативных команд. Эта профессиональная интеграция API для редактирования изображений помогает трансформировать существующие visual assets с помощью инструкций на естественном языке, сохраняя целостность сцены, стилистическую последовательность и дизайнерский замысел. Построенный на новейшем стеке GPT image editing от OpenAI, GPT Image 2 Edit сочетает семантическое multimodal reasoning, гибкие настройки качества и поддержку multi-image input для масштабируемых editing workflow на Best Image AI.

Профессиональное image editing на основе инструкций: Преобразуйте существующие visual assets с помощью prompts на естественном языке, сохраняя неотредактированные области, поддерживая целостность сцены и внося точные изменения через интеграцию GPT Image 2 Edit API.
Поддержка нескольких входных изображений: Редактируйте с использованием нескольких source images в одном workflow, что позволяет делать composition based on references, смешение стилей, контроль layout и более продвинутые image-to-image сценарии.
Гибкие настройки качества: Выбирайте из нескольких quality modes, чтобы согласовать скорость редактирования и fidelity результата для concept development, content iteration и профессиональной выдачи.
Контекстно-осознанное семантическое редактирование: Вносите точечные визуальные изменения с сильным пониманием объектов, освещения, перспективы и пространственных отношений благодаря мультимодальному image reasoning от OpenAI.
Сохранение стиля и идентичности: Меняйте фоны, детали, color grading или объекты, сохраняя consistency бренда, identity персонажа и исходный визуальный тон во всех edits.
Поддержка aspect ratio для платформ: Получайте отредактированные изображения в разных соотношениях сторон для рекламы, product visuals, landing pages и форматов соцсетей.

GPT Image 2 Edit vs. GPT Image 2 Edit Client
GPT Image 2 Edit Client предлагает те же базовые возможности image editing через очень доступный путь доступа для команд, ориентированных на cost efficiency. GPT Image 2 Edit сохраняет ту же сильную semantic editing, поддержку multi-image workflow и пригодность для production-ready editing, поэтому обе версии подходят для профессиональных editing pipelines в зависимости от бюджетных приоритетов.
GPT Image 2 Edit vs. Runway Gen-4 References
Runway Gen-4 References силен в cinematic, reference-driven visual workflows. GPT Image 2 Edit API отличается гибким multi-image editing, надежным следованием инструкциям и эффективным API-based editing для практического использования в продакшене.
GPT Image 2 Edit vs. Stable Image Edit
Stable Image Edit предлагает гибкость кастомизации и привлекательность open ecosystem. GPT Image 2 Edit обеспечивает менее фрикционную API integration, polished semantic editing behavior и сильное качество из коробки для команд, которым нужен надежный editing без инфраструктурных накладных расходов.
GPT Image 2 Edit vs. Qwen Image 2.0 Edit
Qwen Image 2.0 Edit — сильная value-oriented editing модель с мультиязычными преимуществами. GPT Image 2 Edit API выделяется refined instruction following от OpenAI, robust multi-image workflow support и надежным design-oriented editing control.
GPT Image 2 Edit vs. Nano Banana 2 Edit
Nano Banana 2 Edit делает акцент на скорости Gemini Flash и доступном editing throughput. GPT Image 2 Edit фокусируется на polished semantic editing, гибкой multi-image composition и сильной интеграции с OpenAI workflow для профессиональных editing pipelines.

Примеры API

Пример отправки

// Step 1: Submit generation request
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/image/task', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
  },
  body: JSON.stringify({
    model_name: 'gpt-image-2-edit',
    width: 1,
    height: 1,
    resolution: '1k',
    prompt: 'Change the jacket color to deep navy, keep lighting consistent',
    quality: 'medium',
    image_url_list: ['https://example.com/source.jpg']
  })
});

const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;

Пример опроса

// Step 2: Poll for results
const taskId = data.task_id;

const pollResult = async (taskId) => {
  const res = await fetch(`https://api.flaq.ai/api/v1/image/${taskId}`, {
    headers: { 'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY' }
  });
  return res.json();
};

while (true) {
  const pollResultData = await pollResult(taskId);
  const status = pollResultData.data.task_status;

  if (status === 'succeed') {
    console.log(pollResultData.data.task_result.images[].);
    ;
  }

   (status === ) {
    .(pollResultData..);
    ;
  }

    ( (resolve, ));
}

Пример отправки

# Step 1: Submit generation request
import requests

response = requests.post(
    'https://api.flaq.ai/api/v1/image/task',
    headers={
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
    },
    json={
        'model_name': 'gpt-image-2-edit',
        'width': 1,
        'height': 1,
        'resolution': '1k',
        'prompt': 'Change the jacket color to deep navy, keep lighting consistent',
        'quality': 'medium',
        'image_url_list': ['https://example.com/source.jpg']
    }
)

task_id = response.json()['data']['task_id']

Пример опроса

Пример отправки

# Step 1: Submit generation request
curl -X POST https://api.flaq.ai/api/v1/image/task \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model_name": "gpt-image-2-edit",
    "width": 1,
    "height": 1,
    "resolution": "1k",
    "prompt": "Change the jacket color to deep navy, keep lighting consistent",
    "quality": "medium",
    "image_url_list": ["https://example.com/source.jpg"]
  }'

Пример опроса

# Step 2: Poll for results
# Replace {task_id} with the task_id returned from the submit response
curl -X GET "https://api.flaq.ai/api/v1/image/{task_id}" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

# Step 2: Poll for results
task_id = response.json()['data']['task_id']
poll_url = f"https://api.flaq.ai/api/v1/image/{task_id}"

while True:
    poll_result = requests.get(poll_url, headers={'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'}).json()
    status = poll_result['data']['task_status']
    if status == 'succeed':
        print(poll_result['data']['task_result']['images'][0]['url'])
        break
    if status == 'failed':
        print(poll_result['data']['task_status_msg'])
        break
    time.sleep(10)

Связанные модели Gpt Image 2

Примеры

Быстрый и доступный API GPT Image 2 Edit (интеллектуальная интеграция image editing от OpenAI)

Ключевые возможности API GPT Image 2 Edit

Как использовать GPT Image 2 Edit API для профессионального редактирования изображений на Best Image AI

Лучшие сценарии использования интеграции GPT Image 2 Edit API

GPT Image 2 Edit vs конкуренты: сравнительный анализ

Примеры API

Пример отправки

Пример опроса

Пример отправки

Пример опроса

Пример отправки

Пример опроса

Больше статей о GPT Image 2 Edit